Pourquoi la transformation IA échoue dans les entreprises
Le symptôme : purgatoire des pilotes
Vous avez signé le contrat à sept chiffres avec le fournisseur IA, lancé le « AI Innovation Lab », recruté des prompt engineers et data scientists. Six mois plus tard : des démos, quelques pilotes… et le P&L n’a pas bougé.
Symptôme : purgatoire des pilotes.
Beaucoup d’activité, peu d’impact. Les ventes n’accélèrent pas, le support ne coûte pas moins, les workflows « IA » ajoutent une couche sur la dette tech existante. Réflexe : blâmer la technologie.
Thèse : la technologie va. Le problème est que vous essayez d’automatiser du désordre.
Ancre Canon : ce post renvoie au Canon GFE — surtout Commandements 5 (Friction vs Flows) et 6 (Auditer → Aligner → Automatiser).
Le diagnostic populaire
Culpabilisations fréquentes :
- « Le modèle n’est pas assez intelligent » – on demande du fine-tuning/RAG avant de définir « bon ».
- « Il faut de meilleures données » – tout s’arrête jusqu’au « Data Lakehouse » (18 mois de pause).
- « Les équipes résistent » – alors que l’outil IA prend plus de temps que l’ancien processus manuel.
Cela semble logique, mais c’est un faux diagnostic : manque de clarté de processus. Multiplier (IA) par zéro (processus non défini) donne zéro.
Le vrai diagnostic via le Canon GFE
Commandement 5 : la KI amplifie les processus.
Commandement 5 : l’IA ne répare pas les processus, elle les amplifie. Processus sain → hyper-efficace. Processus chaotique → hyper-chaotique.
1. Audit sauté (AAA)
Le AAA Framework impose : Audit → Align → Automate. Beaucoup passent direct à Automate : licences massives sans audit du travail ; agents sans « réponse parfaite ».
Diagnostic : automatisation de workflows non définis.
2. IRI élevé (Internal Risk Index)
Probablement un IRI élevé : déséquilibre Produit/Croissance/Ingénierie. Ingénieurs sur des problèmes mal compris, business qui achète sans savoir évaluer. Sans garde-fous, la KI probabiliste mène à des cas Air Canada.
Diagnostic : risque interne élevé → coût légal/opérationnel.
3. Modèle mental : l’IA comme sound system
L’IA est la sono, votre processus est le groupe. Un groupe désaccordé sonne juste plus fort. Aujourd’hui l’IA amplifie la dysfonction.
4. Dette d’outils (Commandement 11)
Nouvel outil IA sans retirer d’anciens : Salesforce, Outreach, Gong, « AI Assistant ». Plus de charge cognitive, moins de ventes.
Diagnostic : tool sprawl non nettoyé.
Ce que dit la recherche
- McKinsey (2024) : 85 % des projets IA ne tiennent pas leurs promesses ; 70 % du valeur vient du redesign process/orga, pas de la techno.
- Gartner (2024) : 30 % des projets GenAI seront abandonnés après le PoC ; causes : données médiocres, valeur floue—symptômes d’audits manquants.
- Moffatt v. Air Canada (2024) : chatbot hallucine une politique de remboursement, l’entreprise est tenue responsable. Exemple d’IRI élevé sans garde-fous.
Checklist d’auto-diagnostic
3+ réponses = zone de risque :
- Plus de pilotes que de déploiements prod.
- Personne n’explique le processus « parfait » en <2 min.
- Plus de débats sur les prompts que sur le résultat cible.
- Ajout d’un outil IA, retrait d’aucun.
- « Stratégie IA » = liste d’achats, pas de problèmes.
- Crainte de laisser l’IA parler aux clients.
- Data scientists passent 80 % du temps à nettoyer.
Le chemin : Auditer, Aligner, Automatiser
Pas plus de GPUs. AAA d’abord.
1. Auditer (voir la réalité)
Cartographier le flux : sources, acteurs, goulets. On n’automatise pas ce qu’on ne voit pas.
2. Aligner (standardiser)
Avec la clarté, définir le « Golden Path » : meilleure réponse support, outreach idéal. Le faire manuellement avant un agent.
3. Automatiser (amplifier)
Seulement après un processus propre et aligné. L’IA amplifie un bon signal, pas de mauvaises habitudes.
C’est ce que livrent Growth Team Audit et AI Readiness. On ne pose pas des outils, on répare le flux.
FAQ
Q : Problème techno ou humain ?
Un problème de processus. Un mauvais flux couple mal humains et techno.
Q : Faut-il recruter plus d’ingénieurs IA ?
Souvent non. Priorité aux Growth Engineers/architectes de processus qui cartographient et optimisent. Mettre des ingénieurs IA sur le chaos coûte cher et échoue.
Q : Combien de temps pour un AI Audit ?
Pas des mois. Avec le Commandement 6 : Auditer d’abord, un flux critique se mappe en 2–3 semaines.
Fin de l’article